Mini-Inference EngineCUDA GEMM 优化教程与迷你推理引擎

从朴素实现到 ~85% cuBLAS 性能的 7 级渐进式优化路线

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📊

渐进式优化

Naive → Tiled → Coalesced → Double Buffer → Register Blocked → Fused → Vectorized

🏗️

完整工程骨架

Tensor、InferenceEngine、MemoryPool、StreamManager、AutoTuner、Profiler

📈

性能分析工具

内置 AutoTuner 自动调参、Profiler 性能分析、Benchmark 基准测试

🔬

技术深度解析

内存层次结构、线程束同步、bank conflict、向量化加载等核心概念

性能一览

Performance vs cuBLAS (RTX 3080, 1024×1024)

L1 Naive

10%

L2 Tiled

20%

L3 Coalesced

25%

L4 Double Buffer

40%

L5 Register Blocked

85%

L6 Fused

80%

L7 Vectorized

85%

cuBLAS = 100% baseline

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环境要求

CUDA Toolkit 12.x
CMake 3.18+
C++17 兼容编译器
NVIDIA GPU (计算能力 7.0+)

bash

git clone https://github.com/LessUp/mini-inference-engine.git
cd mini-inference-engine
cmake --preset release
cmake --build --preset release
./build-release/benchmark

💡 设计理念

本项目采用渐进式教学方法，每一级优化都建立在前一级的基础上，让您能够清晰地理解每个优化技术带来的性能提升及其背后的原理。从最基础的朴素实现开始，逐步引入共享内存、内存合并、双缓冲、寄存器分块、算子融合、向量化加载等技术，最终达到接近 cuBLAS 的性能水平。

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